神经网络之所以能够(理论上)拟合任何函数,是因为它具有非常强大的表达能力。神经网络由许多个神经元组成,每个神经元都可以看作是一个非线性函数,它将输入的数据进行加权和处理后输出结果。通过组合多个神经元,可以构建出非常复杂的函数模型,能够拟合各种形状的数据。
此外,神经网络可以通过不断地调整权重和偏置来优化模型,使其更好地拟合数据。通过使用梯度下降等优化算法,可以让神经网络逐步接近最优解,从而实现更好的拟合效果。
总之,神经网络具有非常强大的表达能力和优化能力,可以用来拟合各种形状的数据,因此在理论上可以拟合任何函数。